Пришло время БЕСПЛАТНО начать свое путешествие по машинному обучению!

От разблокировки лица до предоставления биометрических данных — машинное обучение проникало в жизнь людей практически на каждом этапе. Машинное обучение настолько обширно, что вы, вероятно, используете его много раз в день невольно и неосознанно.

В настоящее время машинное обучение похоже на ту золотую мечту, которую все хотят, но не знают, как получить. И именно здесь Analytics Vidhya приходит со своей волшебной палочкой. Наши курсы установили эталон качества контента, и мы предлагаем еще один курс, предназначенный только для начинающих, и он тоже бесплатен.

Итак, если вы тот, кто спрашивает себя: С чего мне начать свое путешествие по машинному обучению?, ответ будет Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих!

Что такое сертификационный курс по машинному обучению для начинающих

Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих – это БЕСПЛАТНАЯ пошаговая онлайн-программа для начинающих, позволяющая изучить основы машинного обучения, услышать мнение отраслевых экспертов и специалистов по обработке данных и применить полученные знания на хакатонах по машинному обучению. !

Мы рассмотрим Python для науки о данных, важность статистики и EDA, интуицию, лежащую в основе нескольких алгоритмов машинного обучения, а затем решим тематические исследования/проекты, используя концепции машинного обучения в Python.

Таким образом, если вы посвящаете этому курсу 8–10 часов в неделю, вы можете пройти весь курс в течение 6–8 недель.

Цель сертификационного курса по машинному обучению для начинающих:

  • Помочь вам понять, как эта область трансформирует и разрушает отрасли
  • Познакомить вас с основными алгоритмами машинного обучения
  • Улучшите и дополните свое обучение с помощью соревнований и участия в хакатоне

Это идеальная отправная точка для начала вашей молодой карьеры в области машинного обучения и для того, чтобы сделать ОГРОМНЫЙ шаг к роли специалиста по данным вашей мечты. Мы верим в комплексный подход к обучению, поэтому мы разработали сертификационный курс по машинному обучению для начинающих!

Что я узнаю из этого курса?

  • Библиотеки Python, такие как Numpy, Pandas и т. д., для эффективного анализа ваших данных.
  • Важность статистики и исследовательского анализа данных (EDA) в области науки о данных.
  • Линейная регрессия, логистическая регрессия и деревья решений для построения моделей машинного обучения.
  • Понять, как решать задачи классификации и регрессии с помощью машинного обучения.
  • Как оценить свои модели машинного обучения, используя правильные метрики оценки?
  • Улучшайте и повышайте точность модели машинного обучения с помощью разработки функций.

Джекпот: после успешного завершения курса вы получите сертификат с поддержкой блокчейна от Analytics Vidhya с пожизненным сроком действия.

Инструменты, рассматриваемые в этом курсе:

  • питон
  • Панды
  • Нампи
  • Матплотлиб
  • Scikit учиться
  • Сиборн

Проекты, рассматриваемые в этом курсе

  • Прогнозирование оттока клиентов
    В этом проекте вам необходимо предсказать склонность к оттоку каждого клиента.

  • Прогнозирование продолжительности поездки на такси в Нью-Йорке
    В этом проекте будут рассмотрены методы извлечения важных характеристик и точного прогнозирования продолжительности поездки на такси в Нью-Йорке с использованием данных комиссии TLC в Нью-Йорке.

Для кого предназначен сертификационный курс по машинному обучению?

Сертификационный курс по машинному обучению предназначен для всех, кто:

  • Новичок в машинном обучении
  • Хочет начать свое путешествие по машинному обучению
  • Хочет узнать об основных алгоритмах машинного обучения
  • Заинтересован в практической среде обучения
  • Хочет практиковать и улучшать свои существующие знания в области машинного обучения

Но подождите, какие привилегии?

Этот курс не требует предварительных знаний о науке о данных или любом инструменте.

Итак, чего же вы ждете? Запишитесь на сертификационный курс по машинному обучению для начинающих БЕСПЛАТНО и начните свое обучение уже сегодня!

Первоначально опубликовано на https://www.analyticsvidhya.com 25 августа 2021 г.